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Ich erstelle Hochleistungs-FastAPI-Backends mit asyncpg und ML
Kaushik
Über diesen Service
Automatische Übersetzung
High-Performance FastAPI & ML Backend Architekt
Gib dich nicht mehr mit blockierenden APIs zufrieden, die bei hoher Belastung abstürzen. Ich baue hochkonkurrenzfähige Architekturen, die für die Standards von 2026 ausgelegt sind. Mit FastAPI und Asyncpg liefere ich nicht-blockierende, produktionsreife Backends, die den Durchsatz für datenintensive KI-Anwendungen maximieren.
Als Senior Developer schreibe ich nicht nur Skripte, sondern entwerfe skalierbare Systeme, die die Lücke zwischen ML-Modellen und der echten Produktion schließen.
Was ich liefere:
- Asynchrone Meisterschaft: Nicht-blockierende Datenbankoperationen mit Asyncpg und PostgreSQL für maximale Leistung.
- Produktionstaugliche Sicherheit: Robuste Authentifizierung (JWT/Argon2) und strenge Datenvalidierung mit Pydantic v2.
- Fortschrittliche KI-Integration: Optimierte Inferenz für Deep-Learning-Modelle mit Unterstützung für Hintergrundretraining.
- RAG & Vektor-Suche: Expertenimplementierung von hybrider Suche (Vektor + BM25) und Qdrant-Integration für proprietäre Daten.
- Selbstverbessernde Systeme: Spezialisierte Nutzervertrauens- und Feedback-Logik zur Echtzeitüberwachung der Modellleistung.
Warum du mich wählen solltest?
Ich spezialisiere mich auf hardwarebewusste Inferenz (ONNX/CUDA) und Speicherverwaltung, um sicherzustellen, dass deine App auf jeder Infrastruktur schlank und schnell läuft.
Lerne Kaushik kennen
Kaushik
Senior AI Engineer High Concurrency FastAPI Local PyQt5 ML
- AusIndien
- Mitglied seitMärz 2026
- ⌀ Antwortzeit9 Stunden
Sprachen
Telugu, Englisch
Senior AI Engineer specializing in high-concurrency systems and local DL deployment. I bridge the gap between ML research and production software.
Expertise:
• FastAPI/Asyncpg: High-throughput, non-blocking backends with Pydantic v2.
• Local AI & PyQt5: Secure, standalone desktop apps running PyTorch/ONNX models.
• Advanced RAG: Hybrid search (Vector + BM25) with Cross-Encoder reranking.
• Efficiency: Hardware-aware inference (CUDA/ONNX) and optimized memory management.
I build proprietary, high-performance intelligence that scales beyond simple API wrappers. Let’s build.
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FAQ
Automatische Übersetzung
Warum verwendest du Asyncpg statt Standardbibliotheken wie SQLAlchemy oder Psycopg2?
Standardbibliotheken blockieren oft den Event-Loop, was dazu führt, dass deine API bei hohem Traffic langsamer wird oder abstürzt. Ich nutze Asyncpg, weil es ein nativer, nicht-blockierender PostgreSQL-Treiber ist, der Tausende gleichzeitiger Anfragen mit deutlich niedrigerer Latenz verarbeitet und so dein KI-Backend stabil hält.
Kannst du lokale KI-Modelle integrieren, um hohe OpenAI/Claude API-Kosten zu vermeiden?
Ja. Im Gegensatz zu "Wrapper"-Entwicklern spezialisiere ich mich auf lokale Deployment. Ich kann Deep-Learning-Modelle direkt in dein FastAPI-Backend mit ONNX Runtime integrieren, für hardwarebewusste Inferenz (CPU/CUDA). Das garantiert 100% Datenschutz und keine wiederkehrenden Token-Kosten für dein Business.
Übernimmst du das Design und die Migration der Datenbankschemas?
Für die Standard- und Premium-Stufen ja. Ich entwerfe optimierte PostgreSQL-Schemas und richte die initiale Datenbankarchitektur mit asynchronen Mustern ein. Für die Basic-Stufe liefere ich die Verbindungslogik, vorausgesetzt, es liegt bereits ein Schema vor oder die Struktur ist sehr einfach.
Kann meine API Hintergrundaufgaben wie Model-Retraining oder Data Scraping ausführen?
Absolut. In deiner Produktionsumgebung implementiere ich Background Tasks, damit lang laufende Prozesse (wie das Re-Training in meiner user_trust_system.py) die Nutzeranfrage nicht blockieren. So bleibt deine Anwendung reaktionsfähig, während komplexe KI-Operationen im "Hintergrund" laufen.
